AI 와 HR 의 미래에서 AI 는 HR 의 적이 아니라 도구이다. 도구는 사람을 죽이지 않고 도구를 사용하지 않는 사람을 실업시킬 뿐이다. 그럼 당신은 AI 와 HR 의 미래에 대해 얼마나 알고 있습니까? 다음에 나와 함께 보자!
AI 와 HR 의 미래 1 1. "비인간" 시대는 얼마나 남았나요?
몇 달 전, 이 지역의 초보 역참도 바람과 함께 뷔페, 셀프 배달을 했다. 물류원들은 단지 소포를 선반 위에 올려놓았을 뿐이다. 다른 사람이 보낸 책 20 근을 옥상에서 가져가는 것은 고객의 일이다. 이것은 나를 매우 긴장하게 하고, 일선의 친구를 급히 찾아 알아보게 했다. 이런 무인의 개념은' 아무도 없다' 인가? 아니면' 사람이 아님' 인가? 프런트 친구들은 말 선생님이 지금 홍보하고 있는 것은' 아무도 없다' 고 말했다.-뭐! 내 의견으로는,' 아무도' 는 자질 문제이고,' 사람이 아니다' 는 과학기술 문제이다. 품질 문제는 모호하지만 과학 기술 문제는 예측할 수 있다. 언제' 비인간적' 시대를 이룰 수 있을까?
아니, 곧 AI 가 될 거 아니야?
AI 무한히 사람에게 접근하는' 사람이 아니다'. 젊은이는' 비인간' 시대에 인간 HR 을 연구할 필요가 있는가?
가상세계에 존재하는 인공지능이 현실 세계의 사람을 완전히 대체하려면 최소한 제조업의 또 다른 도약이 필요하다. 이런 비약은 30 년 전의 효율성과 수량의 비약도 아니고 10 년 전의 산업 업그레이드가 아니라 설계, 생산, 정밀도 전 과정의 고도의 업그레이드이다. 현재 제조업의 슬픔을 보면' 비인간적' 시대가 아직 멀다는 것을 알 수 있다. 지난 5 년 또는 10 년 동안 HR 은 사람들을 관리해야합니다. 미래의' 비인간적' 시대가 와도 세상은 여전히 사람들로 붐빈다. 단지 업무 내용이 다를 뿐이다. 봄바람 취한 밤' 의 방직공처럼, 사실 그녀는 컴퓨터 앞에 앉아 그림을 그리는 예술가와 별반 다르지 않다. 오늘날' 내 손에 컴퓨터가 있다' 는 현대의 자부심은 과학기술 도구가 주는 착각에 지나지 않는다.
둘째, 인공 지능과 인간 지능의 관계
커제 알파고 싸움. 인간이 발명한 고대 게임에서 컴퓨터는 어떻게 인간의 뇌를 물리쳤습니까? 결국 인간이 바둑을 둔 지 거의 천 년이 되었다. 문제가 왔다. 알파고 (WHO) 는 인류의 수천 년의 바둑 스펙트럼을 저장하는데, 그 거대한 뇌는 무수한 바둑 () 의 수천 년의 바둑 경험을 가지고 있고, 커제 뇌가 저장할 수 있는 바둑 () 은 한계가 있을 것이다. 알파고 또한 무수한 바둑의 대비를 통해 상대방의 다음 바둑 확률을 계산하고 신속하게 대책을 마련할 수 있다는 것은 커제 할 수 없는 일이다. 그러나 이것은 AI 의 승리가 아니라 실패이다. 만약 기사가 수천 년 동안 축적한 큰 데이터가 없다면, 알파고 무엇으로 측정합니까? 경기에서의 알파고 승리는 천만 코결의 승리이다. 가속과 움직임마다 인간 바둑의 지혜가 빛나고 있다. 따라서 인간의 지혜의 지속적인 축적과 주입이 없다면, 알파고 들은 고대인들과 놀 수밖에 없다. AI 는 홍수 맹수가 아니라 인류가 자신을 위해 창조한 또 다른 위대한 도구이다. 인류가 끊임없이 도구를 만들고 사용하여 AI 가 사람들과 맞서게 하는 것은 어리석은 일이다.
어떤 사람들은 AI 가 언젠가는 스스로 배우고 창조할 것이며, 인간의 지혜와는 독립적으로 빠르게 발전할 것이라고 말한다. 로버트는 세상을 지배할 것이다. 현실 세계의 문제는 현실 세계의 경험으로 인한 지혜로 해결되어야 한다. 로버트와 인간으로 구성된 현실 세계에서 로버트의 데이터 분석 속도는 인간보다 빠를 수 있지만, 인간의 지혜는 결코 속도로 승리하는 것이 아니라 다양하다. 다양성은 인간의 지혜가 문화적 차이로 인해 무궁무진하다는 것을 의미할 뿐만 아니라 무작위성과 이성, 즉 상식에 따라 패를 내지 않는 것은 인간의 지혜의 정상적인 상태지만, AI 는 그렇지 않다는 것을 의미한다. 비록 어떤 지혜가 인류가 아니라 인간에게 무한히 접근한다 해도, 그것은 인류의 지혜에 따라 변할 것이다. (존 F. 케네디, 지혜명언) 인간과 AI 의 관계는 숫자의 양극처럼 원점에서 시작되어 무궁무진하게 교차한다. 남방은 대립하는 것처럼 보이지만 사실은 상호 보완적이다.
셋째, AI 는 HR 에게 위기가 아니라 기회이다.
사회화 대생산은 내외에서 과학기술 도구와 인문적 수요에 의해 더 작은 작업 단위로 해체되고, 심지어 개인도 독립된 작업 단위로 생산에 참여할 수 있다. 아웃소싱 운영 단위의 참여 과정은 광업투자에서 개인재테크에 이르기까지 많지 않다. 사무소와 독립 고문은 껍데기만 다를 뿐 업무 질은 다르지 않다. 기술은 시간과 공간을 연결하고, 효율성은 심지어 파이프라인 작업보다 높다. 이러한 해체는 단일 하위층에만 존재하는 것이 아니라 사회 생산 과정 전반에 걸쳐 이루어지며 HR 을 포함한 어떤 산업도 면할 수 없습니다.
HR 자체에는 트랜잭션 및 전문가의 보이지 않는 계층이 있으며, 세 가지 기둥 이론은 기업 내에서 이러한 계층을 구현하는 것입니다. 상술한 시장 조건 하에서, 세 기둥 이론은 더욱 사회화될 수 있다. BP 구현은 기업에 남아 있고, SSC 는 전문 프로세스 회사에 맡기고, COE 는 외부 전문가가 수행합니다. 트랜잭션 HR 은 기존 직원 중 매우 큰 비율을 차지하고 있으며, 많은 HR 지식은 기본 트랜잭션 문제를 해결하도록 사람들을 교육하고 있습니다. 일단 강력한 AI 가 이러한 일을 대신할 수 있게 되면, 이 사람들과 지식은 도태되어 두려움을 느끼게 된다. 사실 지식은 끊임없이 도태되는 것이다. 만약 네가 꾸준히 공부하지 않는다면, 5 년 후에 너는 새로운 시대의 문맹이 될 것이다. 이것은 AI 가 생겨났는지 여부와 무관하다. ERP 가 관리자를 실직시켰나요? 금융 소프트웨어가 회계를 죽게 했나요? EHR 이 HR 을 죽였나요? AI 는 HR 의 적이 아니라 도구이다. 도구는 사람을 죽이지 않고 도구를 사용하지 않는 사람을 실업시킬 뿐이다.
미래를 내다보면서 AI 는 BP 가 기층 업무나 컨설팅을 완료하는 데 도움을 줄 수 있다. 전문 프로세스 회사는 강력한 프로세서를 사용하여 대용량 데이터를 분석하고 요약하며 가장 비용 효율적인 경로를 설계하며 여러 회사의 유사한 트랜잭션을 처리합니다. COE 외부 전문가에게 데이터 및 인력 서비스를 제공합니다.
그에 상응하는 `, HR 은 더욱 뚜렷한 업무 분기를 만들어 낼 것이다.
1. 기업 내에서 기초사무를 하는 HR 은 프로세스, 법의학, 도구 파악, 현장 대응 능력, 커뮤니케이션 조정 능력의 세 가지 사항에 주력하고 있습니다.
AI 가 양산에 들어가면 국정에 따라 일반 규칙과 절차를 미리 설치해야 한다. 재정, 법률, 금융, 감사 등 법률과 규정이 상대적으로 완벽하여 국익과 관계되는 업종이 가장 먼저 타격을 입는다. 우리는 금세 3 기의 디자인 아이디어에서 조금 알 수 있다. 신개념에 열중하는 HR 업계는 당연히 낙후를 달가워하지 않는다. 기업 HR 의 기본 비즈니스 관리는 광범위함에서 표준화, 정교화로 바뀌며 이론 지식, 효율적인 도구, 표준 프로세스에 대한 숙련도에 따라 HR 이 새로운 단계에서 시험에 합격할 수 있는지 여부가 결정됩니다.
AI 와 사람의 차이점은 AI 가 큰 데이터 추세를 이용하여 결정을 내리고, 사람이 현장의 상황에 따라 적응할 수 있다는 것이다. 물론, AI 는 다음 의사 결정에 대한 참조로 데이터베이스에 모든 인류의 비상 시나리오를 포함합니다. 이것은 소위 AI 의 학습 능력입니다. HR 은 미시 환경에서 기계와는 다른 현실 경험을 가지고 있다. 따라서 인간성 특성에 이성과 감성에 민감한 HR 만이 미래의 환경에서 역할을 할 수 있다. 이를 위해서는 HR 이 심리학의 학습과 실천을 강화해야 한다.
기업의 HR 은 감성 지능을 태우는 자리이다. 서비스 및 관리 기능을 모두 갖추고 있습니다. 이해 충돌과 개인적인 감정에 직면하여 한마디 할 때마다 심사숙고해야 한다. 언행을 살피는 것은 직업본능이라 형세가 핍박하다. 이것은 AI 가 할 수 없는 것이다. AI 는 강력한 지식 비축과 강력한 파트너와의 협력을 통해 강력한 지식과 능력 비축이 필요하다.
프로페셔널 모듈의 HR 에는 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 전문 SSC 기업으로 가서 공예 설계와 거래 대행에 종사하는 것이다. 두 번째는 HR 전문가로 진일보 업그레이드하여 외부 COE 컨설팅 회사로 가는 것이다.
과거에는 내부 SSC 센터가 집사부와 같았고, 양식을 작성하고, 프로세스를 실행하고, 자료를 보내왔다. 인사 관리 시대에는 인사 부서의 가장 큰 업무량을 차지했다. 아직도 많은 기업들이 프로세스 업무 완료를 HR 부서의 최대 평가 지표로 삼고 있다. 기업의 프로세스 효율성에 따라 관리 비용의 효율성이 결정됩니다. SSC 작업의 아웃소싱은 엔터프라이즈 프로세스의 효율성을 크게 향상시키고 위험을 방지할 수 있습니다.
현재 가장 인간적인 아웃소싱 업무는 채용 아웃소싱이며, 채용 아웃소싱은 위선 아웃소싱이라고 생각합니다. 현재 정보 전파의 편평화와 채널의 간소화는 모순처럼 보이지만 사실은 통일되어 있다. 기업의 생존의 길은 특정 분야에서의 전문적인 경작에 있는 것처럼, 인적 자원은 기업의 중요한 생산수단으로서 반드시 특정 분야에 존재하고, 기업 자체의 깊이는 채용 효과를 결정한다. 아웃소싱 회사의 업계 내 깊은 경작은 채용의 효율성을 크게 높이지 못한다. 사람을 찾는 것은 사람이 오는 것을 의미하지 않는다. 채용 효율은 아웃소싱 회사의 광산 발굴 능력에 비례하는 것이 아니라 기업 자체의 자질과 시장에서의 경쟁력에 비례한다.
복잡한 일을 단순하게 만들고 간단한 일을 우수하게 만드는 것이 SSC 기업의 중요한 목표이다. SSC 와 AI 를 결합하면 프로세스 트랜잭션의 효율성이 크게 향상됩니다. 전문 SSC 회사 HR 이 해야 할 일은 빅 데이터와 자체 경험을 바탕으로 프로세스를 설계 및 수정하여 AI 의 효율성과 정밀 서비스를 향상시키기 위한 지침과 지원을 제공하는 것입니다. 이를 위해서는 SSC 에서 근무하는 HR 이 기층 업무에 대한 구체적이고 추상적인 경험이 필요하며, 프로세스 효율성과 비용에 매우 민감하며, 전문적인 솔루션을 제시할 수 있어야 하며, 이를 위해서는 일을 할 수 있는 전문가 그룹이 필요합니다.
3.COE 는 HR 의 관리뇌로, HR 에 기층 업무 경험이 있어야 하며, 강력한 데이터 분석 능력과 혁신적인 R&D 능력이 있어야 한다. COE 선택의 관건은 데이터 추상화 분석, 거시노동시장에 대한 민감성, 실제 기업 문제에 대한 효과적인 해결 능력 등이다.
많은 HR 이 한 번에 이 수준에 도달하려고 하는데, COE 전문가는 최소 10 년의 전문 업무 경험이 필요하며 하나 이상의 모듈에서 심화할 수 있는 능력이 있습니다. AI 의 참여로 이 시간을 단축할 수 있을까? 꼭 그렇지는 않습니다. AI 는 업계 전체의 문턱을 높이고 인력을 간소화하며 COE 에 대한 더 높은 요구를 할 것이다. 많은 사람들이 BP 나 SSC 에 영원히 머무를 수 있습니다. 과거 기업 내부 COE 와는 매우 다릅니다. 전문 COE 컨설턴트는 데이터 연구에서 더 광범위하고, 수직적이고, 시야가 더 멀고, 산업에 초점을 맞추고, 기업에서 출발한다.
로봇 HR 을 마주할까요? 나는 너무 빠르지 않을 것이라고 생각한다. 하지만 AI 와 HR 의 결합으로 이 날이 얼마나 멀어질지는 말하기 어렵다. 각 업계는 데이터 공유 및 통합을 시도하고 있으며, 언젠가는 HR 데이터가 클라우드에 업로드되고 6 대 모듈이 전복될 것입니다. 기초회계는 AI 로 대체되고, HR 업무의 계층화도 최근 3 년 동안 발생할 것이다.
사실, 많은 일선 도시와 개인 고문들은 이미 기업에 외부 인적 자원 부문의 시범을 제공했다. 많은 창업가들은 돈 교환의 효율성에 대해 각성한 인식을 가지고 있다. 여러 해 동안 모색하는 대신 전문 회사나 사무소에 틀을 만들어 내부를 채우는 것이 낫다. 고급 HR 전문가를 채용할 수 없는 혁신적인 기업에게는 효율적인 SSC 와 온라인 상태가 아닌 COE 전문가 그룹을 아웃소싱하는 것이 더 경제적입니다.
로마는 하루아침에 지은 것이 아니며, AI 도 일거에 모든 직위를 섬멸하지 않을 것이다. 사람은 있고, HR 도 있다. 기술 도구가 우리의 적이 되기를 원하지 않는다면, HR 에 대한 기술 도구의 의미를 충분히 이해하고, 자신의 위치를 정확히 찾고, 그것을 파악하고, 맞추고, 통합해야 한다. (존 F. 케네디, 과학, 과학, 과학, 과학, 과학, 과학, 과학)
AI 와 HR 의 미래 2 옥스포드 대학은 2025 년 일자리의 47% 가 로봇으로 대체될 것으로 전망했다. 즉 이 회의실에 있는 500 개 HR 중 절반이 로봇으로 대체될 것으로 전망했다.
캘리포니아에서 구글은 인류가 운전할 때 사고율이 백만 분의 4.2 에 달하는 반면 로봇은 3.2 에 불과하다는 데이터를 제시했다. 분명히 로봇은 사람보다 더 안전하게 운전한다.
무인, 우리의 인적 자원은 무엇을 하는 것입니까?
미국 서부에서는 IBM 의 휴스턴 신학병원에서 왓슨 로봇이 의사보다 엑스레이를 30 배 빨리 보고 정확도가 99% 에 달하며 의사의 오류율은 20%, 특히 유방선암은 환자를 수술대에 헛되이 보냈다.
박사가 없다면, 우리 인적자원은 어떻게 할까요?
미국 동부의 뉴욕에는 2 년 만에 설립된 한 회사가 지능 투자에 집중하고 로봇 관리만 하고 24*7 서비스를 제공하고 눈 깜짝하지 않고 사회에 봉사하고 있다. 이 회사는 15 년에 설립되었고, 첫해에는 1. 1 억 달러, 이듬해에는 5 억 달러, 지금은 500 억 달러에 불과하다. 20xx 년까지 자산 관리 규모는 2500 억원에 이를 것으로 예상되며 모두 로봇이 관리한다.
로봇이 사람보다 돈을 많이 벌면 우리 인적 자원은 무엇을 합니까?
앞으로 50% 의 일이 로봇으로 대체될 것이다.
우리의 인적 자원은 어떻게 해야 합니까?
이는 운곡환 경영대학원과 중국 HR 슈퍼뇌 창업자 너무 웅장해서 인박회 현장에서' 전복된 인적자원' 에 대한 심도 있는 분석과 사고를 통해 베베비에게 깊은 인상을 남겼다.
그는 추세, 경로, 전략, 조직 등의 관점에서 인공지능의 새로운 시대 HR 의 성장 경로와 AI 삼각 조직 변화 방안을 제시했다.
인공지능 시대에는 자동화, 데이터, 지능 향상이라는 세 가지 경로가 있다. 향후 70% 의 결정은 로봇이 할 것이며, 승인 작업을 할 사람이 필요하다. HR 은 인적 자원에서 벗어나 조직 혁신으로 사회 전체의 자원을 자신의 용도로 사용해야 한다.
그렇다면 어떤 산업이 대체 될 것인가?
인적 자원이 대체될 것인가?
사례 공유
나는 하이얼에서 3 년을 머물며 하이얼이 전략적 변화를 하도록 도왔다. 나중에, 나는 매우 지능적인 세탁기를 받았다. 제가 한 걸음 걸을 때마다, 로봇은 다음과 같은 한 마디를 상기시켜줍니다.
"당신 아내의 빨간 셔츠는 당신의 흰 옷과 함께 세탁할 수 없습니다."
"네 아내는 이 옷을 아주 좋아해. 클릭합니다
원래 휴대전화 화면에서 제 아내는 2 주 안에 이 옷을 14 번 빨고 매일 입었습니다.
"올해 신상품이 나와서 20% 할인해 드립니다. 할까요? "
한 번에 세 벌을 샀는데, 아내가 돌아오면 나를 힘껏 칭찬할 수 있다.
로봇은 나보다 내 아내를 더 잘 안다.
인공지능 때문에 판매가 로봇으로 대체되었습니다. JD.COM 과 Taobao 는 항상 이런 로봇으로 대체됩니다.
결론적으로, 하이얼의 전환은 1 년 2 년간의 탐구로, 작업 과정은 모듈화에서 무인 생산, 흑광 공장, 그리고 마지막으로 상호 연결 공장으로 진행된다.
상호 연결 공장이란 무엇입니까?
사용자 상호 작용, 크라우드 소싱 사용자 정의, 주문 사용자 정의, 생산 시각화, 제공 시각화, 평가판 경험 등
다른 말로 하자면, 세탁기가 사온 후에야 그 가치가 나타나기 시작한다. (윌리엄 셰익스피어, 세탁기, 세탁기, 세탁기, 세탁기, 세탁기, 세탁기) 회사에 있어서, 진정한 이익 모델은 이제 막 시작되었다.
이것이 미래입니다. 저는 이것을 M2C 라고 부릅니다.
인공지능이 이렇게 중요하다는 것은 무엇을 의미합니까?
1, 자동화: 무인 공장, 흑광 생산.
디지털화: 세탁기가 데이터를 수집합니다.
3, 지능: 세탁기는 쇼핑을 돕습니다.
이것은 인류 역사상 로봇의 재정의이다: 우리의 정신노동을 줄이고 더 의미 있는 일을 하는 것이다.
"스마트 시대" 의 혁신과 변화의 도전
하이얼의 문제는 1 년 안에 파괴적인 제품을 개발하지 않았다는 것이었고, 지도자는 나에게 조직 구조를 설계하라고 했다. 조사를 통해, 나는 내가 조직 구조에 얼마나 많은 시간을 보내든 이 문제를 해결할 수 없다는 것을 발견했다. 대신, 나는 하이얼이 희망적인 플랫폼인 하이얼이 협력 생태계를 발전시키는 것을 도왔다.
누구나 이 플랫폼으로 가서 창의적인 방안을 제출하고 하이얼과 상호 작용할 수 있다. 방안이 확정되면, 하이얼은 즉시 75% 를 투자하여 당신을 사장으로 만들고, 합작으로 전환하고, 이윤을 내고 나눈다. 이 플랫폼은 매년 200 여 개의 제품을 부화시킬 수 있다.
이것은 또한 모든 인적 자원이 해야 할 일이다. 인적 자원에서 벗어나 회사의 가장 근본적인 문제를 해결한다. 이 플랫폼, 조직 혁신은 세계를 하이얼의 인적자원부로, 세계를 R&D 부서로 바꿀 것이다.
AI 삼각형
하이얼에서의 5 년간의 업무 경험을 총결하고 인공지능 시대의 도래와 함께, 나는' AI 삼각' 이론을 얻었다. 앞으로 HR 은' AI 삼각형' 을 배워야 한다.
AI 삼각형이란 무엇입니까?
첫째, 제품과 플랫폼의 관계를 고려해야합니다.
레드칼라는 스마트라인을 만들었을 뿐만 아니라 스마트홈, 스마트램프까지 들어갔고, 미래에는 개인재단사 분야에 진출할 수도 있다. 이렇게 하면 한 제품 회사를 플랫폼 회사로 바꿀 수 있는데, 이는 미래 관리자와 HR 이 고려해야 할 일이다.
둘째, 인간의 사고와 장비의 사고. 앞으로 70% 의 결정은 사람이 아니라 로봇이 할 것이다. 로봇은 더 빨리 결정을 내리고 더 많이 본다. 사람은 심사 비준의 일만 하고, 사람을 해방시키고, 결정을 내리고, 로봇이 복종한다. 이때 당신은 한 가지 문제를 생각해야 합니다. 당신의 조직에서 사람이 결정을 내리는지, 아니면 기계가 천천히 사람을 대신하거나, 다른 사람이 결정을 내리도록 도와주는지 생각해야 합니다. (존 F. 케네디, 공부명언)
마지막으로, 가장 해결해야 할 것은 핵심과 대중이다. 인적자원이 이렇게 많은 사람을 모집하여 훈련에 많은 정력과 시간을 들여 핵심 역량을 키웠다. 불행히도, 이러한 핵심 역량은 기본적으로 편파적이다. 편견은 과거의 성공이 이 회사의 발전을 가로막았다는 것이다. 그렇다면 진정한 멀티 뷰 사람들은 어디에 있습니까?
사회에서! 그래서 이런 상황에서 하이얼은 핵심과 대중의 문제를 해결했다.
그렇다면 기업의 미래 발전은 이 세 가지 측면에 있다. 이는 거의 HR 이 해야 할 일이다.
우선, 회사가 제품의 조직 구조인지, 아니면 플랫폼을 구축하는 조직 구조인지 고려해야 합니다. 양자는 완전히 다르다. 앞으로 제품을 만드는 모든 회사는 점차 어떤 플랫폼 회사에 귀속될 것이다. 플랫폼을 만들거나 다른 플랫폼을 추가하시겠습니까?
또한, 인간의 사고와 장비의 사고. 의사 결정 메커니즘은 무엇입니까? 이것은 HR 이 빗질해야 하는 과정이다.
하지만 가장 해결해야 할 것은 핵심 역량과 사회적 역량의 균형을 맞추는 방법입니다. 인적 자원이 인간의 일에서 벗어나 해결해야 할 가장 큰 문제입니다.
그래서 저는 양 선생님 ('조직능력의 양삼각형' 작가) 과 조직능력의 양삼각형이 AI 삼각형으로 전환되어야 한다고 논의했습니다.